#4.2

cervejas <-c("chope","lata","garrafa","chope","garrafa", "garrafa","lata","lata","nenhuma","lata","garrafa","garrafa", "garrafa","lata","lata","lata","garrafa","lata","chope","nenhuma", "garrafa","garrafa","garrafa","chope","garrafa","garrafa","chope","garrafa","lata","lata")
cervejas<-factor(cervejas, levels=c("garrafa","lata","chope","nenhuma"))
table(cervejas)
plot(cervejas)
cervejas.num<-c(table(cervejas))
dotchart(cervejas.num)
# O dotchart apresenta a maior razão dado/tinta, ou seja, economiza mais tinta com a mesma informação


# 4.3

dap= pi* caixeta$cap
dap.total= dap * caixeta$fuste
hist(dap.total)
hist(caixeta$fuste)


# Histograma Dap
caixeta$dap<-(caixeta$cap)/pi
caixeta$dap
hist(caixeta$dap,main=paste("Histograma  DAP"),xlab="DAP")

# Histogramas por locais

par(mfrow=c(3,1))
hist( caixeta$h[ caixeta$local == "chauas" ], main=paste("Histograma Chauas"),xlab="Chauas")
hist( caixeta$h[ caixeta$local == "jureia" ], main=paste("Histograma Jureia"),xlab="Jureia") 
hist( caixeta$h[ caixeta$local == "retiro" ], main=paste("Histograma Retiro"),xlab="Retiro") 
par(mfrow=c(1,1))

# Há diferença entre os tamanhos (estruturas) dos caixetais?
# Para Chauas e Retiro, as maiores frequencias concentram-se entre os valores de 50 e 100, enquanto em Jureia entre 100 e 150.
# Os valores de DAP são mais frequentes entre 50 e 150.


# 4.4

eucalipto <- read.table("egrandis.csv", header=T, sep=";", dec=".", as.is=T)

xtabs(dap~regiao+rotacao, data=eucalipto)

par(mfrow=c(3,1))
boxplot(dap ~ regiao, data=eucalipto)
boxplot(dap ~ rotacao, data=eucalipto)
boxplot( dap ~ regiao * rotacao , data=eucalipto)
par(mfrow=c(1,1))

qqnorm(eucalipto$ht)
qqline(eucalipto$ht, col="red")

# 4.5

tabebuia <- subset(caixeta, especie == "Tabebuia cassinoides")

tabebuia$area.basal.fustes <- pi * ((tabebuia$dap/2)^2) 
sum.area.fustes <- aggregate(tabebuia$area.basal.fustes, by = list(tabebuia$local, tabebuia$arvore), sum)
h.arvore <- aggregate(tabebuia$h, by = list(tabebuia$local, tabebuia$arvore), mean)
tabebuia.arvore <- data.frame(2*sqrt(sum.area.fustes[,3]/pi), h.arvore[,3], h.arvore[,1])
colnames(tabebuia.arvore) <- c("dap.arvore", "h.arvore", "local")

par(mfrow=c(3,1))
plot(dap.arvore ~ h.arvore, data=subset(tabebuia.arvore, local=="chauas"), main= "chauas")
plot(dap.arvore ~ h.arvore, data=subset(tabebuia.arvore, local=="jureia"), main = "jureia")
plot(dap.arvore ~ h.arvore, data=subset(tabebuia.arvore, local=="retiro"), main="retiro")
par(mfrow=c(1,1))
